WooCommerce: 高度な分析で売り上げを伸ばす

公開: 2019-10-07

製品のレコメンデーションは、WooCommerce の売り上げを伸ばす効率的で実証済みの方法です。

欠点は、手動で製品をバンドルするのは非常に時間がかかる作業になる可能性があることと、論理的な「ペアリング」が常に最大の売り上げを生み出すとは限らないという事実です。

今後は、AI (人工知能) を活用し、分析データモデルに仕事を任せることです。

AI を活用した製品レコメンデーションエンジンであるEngageをご紹介します。おすすめの種類は、訪問者が表示しているページによって少し異なります。これは主に、レコメンデーションモデルが適切に機能するために入力を必要とするためです (たとえば、新しい訪問者がホームページに初めてアクセスしたとき、モデルはその行動について何も知らないため、レコメンデーションを提供できません。

しかし、ユーザーが Web サイトを操作すると、モデルは行動パターンを検出し、より適切なレコメンデーションを提供できるようになります。

エンゲージの仕組み

以下は、ジャーニーの各ステップに関連する推奨事項を提供するために、ユーザーに情報を追加する方法を示しています。

ウェブサイトへの最初の訪問では、訪問時間や地理的地域などの高レベルの変数のみを使用できます。これらの指標は通常弱いと見なされ、一般に、個々のユーザーに関連する製品を推奨するのに十分な情報を提供しません. ただし、いずれの製品も推奨しないというオプションよりもパフォーマンスが優れている可能性があります。

ユーザーが製品の閲覧やカートへの製品の追加など、Web サイトとの対話を開始すると、モデルは情報を取り込み、この訪問者パターンを以前の訪問者と比較して、そのパターンに基づいてユーザーが関心を持つ可能性のある製品を抽出します。

ユーザーがチェックアウトページに到達すると、モデルには、アップグレードまたは追加の製品を推奨するために使用される、ユーザーに関するかなり適切な情報セットが含まれます。

チェックアウトにはユーザーの何らかの識別が必要になることが多いため、これより前に購入が行われた場合は、訪問者の購入履歴もここで利用できます。

注文完了後、ユーザーは、特定の顧客セグメントに基づいて、電子メールまたは広告を介して製品の推奨事項をリターゲティングできます。

商品レコメンドアウトプットデザイン

この機能により、ストア管理者は、WooCommerce のテーマに合わせて製品を推奨するための独自の出力を設計することができます。

このエンジンは、管理者が Web デザインの知識や経験を必要としないという観点から設計されています。つまり、ワンクリックで WooCommerce にデプロイできる「ドラッグアンドドロップ」機能を提供します。

このツールは、管理者に 5 ステップのワークフローを提供します。

テンプレートを選択
以前に保存したデザインを選択
「ドラッグアンドドロップ」機能を使用して出力を設計する
表示オプションを設定します。たとえば、推奨する製品の数とその「バックフィル」製品 (推奨がない場合に表示される製品) などです。
見出しを選択して WooCommerce にデプロイする

レコメンデーションエンジンがうまく機能するのはなぜですか?

一般に、レコメンデーションエンジンが大規模なレコメンデーションの手動選択よりも優れている理由はいくつかあります。

1 つ目は、レコメンデーションエンジンが店舗内の一部の商品だけでなく、すべての商品に関連するレコメンデーションを生成できる規模と速度です。また、トレンドの変化や季節の変化に合わせてリアルタイムで更新することもできます。

第 2 に、このモデルでは、何を推奨すべきか、または何がうまく調和するかについての偏りが少なくなります。このモデルは、実際に一緒に販売されたものと、次に一緒に販売される可能性が高いパターンと動作に注目するだけです。

さらに、モデルは以前の推奨事項から学習し、過去の結果に基づいて特定の製品の次の推奨事項を調整できます。これらはすべて、モデルが再トレーニングされるたびに自動的に行われます。

Engage によるデータ駆動型の顧客セグメンテーション

Engageはまた、顧客セグメントの作成と探索のプロセスを自動化および簡素化します。

ストア管理者は、探索する独自のセグメントを定義するか、事前に作成されたテンプレートのいずれかを使用できます。セグメントは、リピーターや上位の顧客など、さまざまな顧客の特徴に基づいています。現在、次の事前構築済みセグメントがエンゲージで利用可能であり、開始できます。

Top Spending Customers – セグメントを使用して、最も価値のある顧客と、さまざまな期間におけるその行動を見つけます。
最も頻繁に利用する顧客 – 最もアクティブな顧客と、さまざまな期間におけるその顧客の行動を特定するために使用されるセグメント。
リピーター – セグメント化して、最も忠実な顧客と、さまざまな期間におけるその顧客の行動を見つけます。
1 回限りの顧客 – 不誠実な顧客と、さまざまな期間におけるその顧客の行動を特定するために使用されるセグメント。
最近の顧客 - 異なる期間内の顧客数、売上高、最も売れている製品などの違いを調査するために使用されるセグメント。

各セグメントには独自のダッシュボードがあり、売上とパフォーマンスのデータを経時的に詳細に分析できます。

これらのセグメントはさまざまなマーケティング活動に使用されることを意図しているため、エクスポート機能により、ストアの所有者は選択したオーディエンスを Facebook や Google のカスタムオーディエンスなどに簡単にエクスポートできます。

Engageは、事前に構築されたセグメントに加えて、各ストアオーナーに、独自の「カスタムセグメント」を生成して保存するための使いやすいツールボックスを提供します。

作成された各セグメントには独自のダッシュボードがあり、ユーザーの要求によってデータを更新したり、作成時のスナップショットとして機能したりすることができます。

まとめ

Engageは、高度な分析に関して言えば、強力な WooCommerce 拡張機能です。これにより、店舗の所有者は、収益を増やし、顧客を分析して理解することができ、以前は分析と手動の製品のバンドルに費やしていた時間を削減できます。

現在、ベータ版で無料でリリースされています。今日から始めて、WooCommerce ストアの可能性を最大限に引き出してください。

ロードマップ

Engageの作業は始まったばかりで、新しい機能を追加する広範なロードマップがあり、カスタマーエクスペリエンスをさらに向上させ、収益を向上させることができます。

もちろん、メインのテーマは引き続きデータに関するものであり、すべての店舗が所有する情報資産を最大限に活用する方法です。開発の後期段階における機能の例を次に示します。

Facebook および Instagram との統合により、店舗の所有者は顧客セグメントをマーケティングのオーディエンスとして公開できます
顧客生涯価値 (CLV) に関する高度な分析レポート
製品の推奨に関するより詳細な統計

Engage on zubi.ai に関する今後の更新にご期待ください。